动力学仿真
寒假填坑计划
在本研期间，接触过的仿真平台包括：Gazebo, V-Rep, Choreonoid 和 Simscape Multibody。
机器人动力学仿真一直是个大坑，之前也没有系统性的总结，在关键的接触模型的参数上也只是照葫芦画瓢，并没有专门的花时间研究。但是随着项目的推进，觉得有必要在仿真上下一番功夫，做调研的同时，自己也亲自体验一下这些仿真平台的性能，并且顺手写个日志记录一下。
对于仿真的理解
为什么要有仿真？（因为硬件贵呀~）
自古以来，仿真都是在上实物做实验之前的必备，以我们自动化系的课程为例，从电路原理的仿真(Multisim)，到后面数电的仿真模拟，再到我后来开始接触刚体动力学以后从手算动力学公式，再到建模仿真。以上的种种，无非是将大量的数学计算交给计算机来做，便于我们检查算法的正确性以及不同情况下是否有考虑不周的问题。
但是，仿真毕竟是仿真，和实物还是差得很远，我一直认为根据仿真只能定性的去分析算法，实际参数如果能够在量级上和仿真一致，那真的是谢天谢地了。在足式机器人领域，这样的问题会更加明显，尤其是在处理碰撞和与地面摩擦等问题上，我们使用的动力学引擎在解决碰撞和摩擦问题的时候为了计算速度通常会牺牲仿真的精度（动力学仿真的金主通常是游戏行业），而足式机器人行走的稳定性和能耗的关键往往就在于和地面接触的情况。
机器人仿真的架构
以人形机器人为例，参考DNN[1]中的图片，我们对仿真的架构做一个梳理：
如图所示，要在仿真中描述一个机器人和环境（地面或者接触的物体）之间的交互，首先是要用描述语言将机器人的结构配置告诉仿真系统，其次仿真要能够计算动力学（关节空间到工作空间之间的换算关系，比如力矩和加速度）；同时还需要计算是否和环境有碰撞以及计算接触点的力（需要精确的Contact Model来建模）；还需要设计各个关节的控制器（对外的接口，需要关节角或者关节力矩作为输入），和机器人本体上的各种传感器（IMU测量某一个点的姿态和加速度等信息，关节角信息以及在关键的地方设置力和力矩传感器测量力信号）。最后就是人机交互所需要的界面和3D可视化的模块，这个对用户的体验也相当重要！
总结一下，大概就是：(1) 模型载入功能，(2) 碰撞检测和接触模型，(3) 控制器，(4) 动力学仿真(ID or FD)，(5) 可视化
以上是一个基本合格的动力学仿真系统所需要的，更高级的仿真系统无非是在计算规模上、精度还有实时画面的渲染效果上有更一步的表现。
然后总结一下比较流行的仿真软件（不断更新中）：
动力学引擎小知识
“Maximal coordinate solvers like ODE and Bullet perform well when simulating cluttered environments, while Featherstone-based solvers like DART and Simbody are potentially more accurate in simulating articulated systems such as humanoid robots.”
Wiki 中有关于robot simulator的表格，但是部分介绍有点过时？
https://en.wikipedia.org/wiki/Robotics_simulator
我们仅选取和足式机器人关系较大的仿真软件进行介绍（好多类似MORSE这样的更适合轮式机器人）
1. Gazebo
官网：http://gazebosim.org/
平台：Mac/Linux/Win，但是Gazebo一般会配合ROS，因此通常在Linux下用。
动力学引擎：默认用ODE，新版本支持源码编译使用 Bullet(used in Gaming), DART(Computer Graphics and Robot Control), Simbody(used in Biomechanics)。
个人评价：开源万岁！只是做动力学仿真的话没必要和ROS通信，用plugin搞定底层的运动控制即可，效果还可以。ROS1因为实时的问题被诟病了无数次…模型载入支持sdf和urdf。
2. V-Rep
官网：http://www.coppeliarobotics.com/
平台：Mac/Linux/Win, 商业软件、教育版免费，各个平台下都差不多。
动力学引擎：Bullet, ODE, Vortex, Newton Dynamics四种任意切换。但是V-REP官网也提示，并非是一个纯的动态仿真器，而是结合运动学和动力学的混合动力学模拟器：
It can rather be seen as a hybrid simulator that combines kinematics and dynamics in order to obtain the best performance for various simulation scenarios.
个人评价：留空，用的不多，等入坑了再说
3. Webots
官网：https://cyberbotics.com/
平台：Win/Linux/Mac 全平台，
动力学引擎：extended version of the ODE
个人评价：最近Webots宣称开源了。。。不过他们的安装包体积是真的大，大而全的东西用在足式机器人这个小方向上效果值得商榷，现有的demo是NAO(https://www.youtube.com/watch?v=DDMky8PATKM)和SONY的Aibo。留空，等尝试了再补充
4. Choreonoid
官网：http://choreonoid.org/
平台：Linux/Win
动力学引擎：默认AIST Engine，从源码编译能够实现ODE/Bullet/…
个人评价：AIST为HRP系列开发，最近仍然在维护，但是日文资料更新的相对更快一点。需要定制化的功能就需要手动编译，因此需要对仿真的架构有一定的了解。自带SR-1走路的demo是一堆存在YAML里的关节角…
试着能不能手动导入自己的机器人，留空
5. Simscape Multibody
官网：https://ww2.mathworks.cn/products/simmechanics.html
平台：Linux/Mac/Win
动力学引擎：MATLAB自带
个人评价：MATLAB商业软件包之一，啥事都能干系列，和simulink类似的模块流程图，便于设计控制器和调试。唯一的不足是算法设计完毕之后移植到C++平台比较麻烦。
6. Mujoco
官网：http://www.mujoco.org/
平台：Win/Linux/Mac
动力学引擎：MuJoCo
个人评价：MuJoco本身是一个库，同时也有对应的GUI，可以基于C++做很多定制化的操作，同时还能和Unity渲染结合，提供更好的世界效果。但是其仿真的效果过于接近动画，以及对碰撞的处理貌似偷了个小懒？总之AI的人(OpenAI Gym)特别喜欢用这个不是那么真实的仿真。
7. PyBullet
官网：https://pybullet.org/wordpress/
平台：有python即可
动力学引擎： Bullet Physics SDK
个人评价：成名作，RSS18-Sim-to-Real 让四足跑起来，AI届从仿真走向实物的一小步，也是传统locomotion需要借鉴和学习的。19年初ETH的四足在Science 子刊上发的文章也是用学习和DRL做的，平台看上去像是Bullet基础上加入自己的接触模型。值得学习
8. ADAMS
官网：http://www.mscsoftware.com/product/adams
平台：windows/ Red Hat(Linux)
动力学引擎：商业软件
个人评价：ADAMS很成熟，做足式绰绰有余，但是有点过于强大。
9. RecurDyn
官网：https://functionbay.com/en/page/single/171/recurdyn-5advantages
平台：Windows
动力学引擎：商业
个人评价：没用过，韩国公司的产品，感觉用在足式也是大材小用
10. 待填
…
Reference
[1] Chapter 8 - Simulation. Humanoid Robots. T. Tsujita, D. N. Nenchev and A. Konno, Butterworth-Heinemann: 421-471
[2] Gazebo, http://gazebosim.org/.
[3] Simscape Multibody, https://jp.mathworks.com/products/simmechanics.html.
[4] V-Rep, http://www.coppeliarobotics.com/index.html.
[5] Webots, https://www.cyberbotics.com/#webots.
[5] S. Nakaoka, Choreonoid: extensible virtual robot environment built on an integrated GUI framework, in: IEEE/SICE International Symposium on System Integration, 2012, pp. 79–85.